年収450万円以上 R言語のITエンジニア求人・転職情報

SCSK株式会社

●担当業務 主に製薬企業のお客様を担当いただく予定です。 医薬品開発の申請関連業務の技術者としてプロジェクトを担当いただきます。 技術者として、SASを用いた統計解析や治験データのCDISC対応などの業務をお任せします。 ●働き方 働き方改革を推進しており、テレワーク、残業20時間以内、有給取得率90%以上(2019年度実績)の非常に働きやすい環境です。 ●役割・ポジション プロジェクトマネジャー/プロジェクトリーダー ●研修 個人のスキルに応じて、弊社独自の教育プログラムを実施します。 ●配属部署 知財事業グループ　CX事業本部　ヘルスケアソリューション部

エムスリー株式会社

●ミッション 事業創出と成長のための原動力として、データを軸にプロダクト開発・改善をリードする ●所属 製薬プラットフォームグループ ●担当事業、業務 データプランナーとして、主に医療従事者向けポータルサイト「m3.com」で展開されている様々な事業やプロダクト開発をリードいただきます。 毎年120%以上の成長を続けるエムスリーをさらに向上させるため、データ関連プロジェクトの企画立案やダッシュボードの要件定義・開発等、幅広く主体的に遂行していただける方を求めています。 ・データ関連プロジェクトの企画立案及び推進 ・必要な外部資源の調達、ビジネスパートナーとの交渉 ・目標(KGI、KPI)の設定と目標達成のための取り組みのリード ・プロジェクトマネジメント ・ダッシュボードや各種分析ツールの要件定義、開発 ・データマートの構築 ●具体的な業務例 ・m3ビッグデータを活用した製薬企業向け プロダクト開発 ・m3グループ全体で社内データを活用するための統合DBの構築 ・事業モニタリングのためのダッシュボード構築 ●開発環境 ・プログラミング言語:SQL、Python、Google Apps Script等 ・インフラ:GCP(Bigquery等) ・BI:Tableau、Looker等 ・運営ツール:Slack、confluence、JIRA、Redmine等 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

Ｓｋｙ株式会社

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●配属予定部署の特色・PR クラウド/オンプレのクライアントサーバ・NWなどのITインフラ整備や セキュリティソリューションやサービスを取り扱うインフラ系と データ分析・OpenAI・ERP・Power Apps・ローコードなど業務系システム開発、 開発支援を行う開発系の2軸を両輪としたSI事業を行っており、Sky株式会社の注力事業で これから急速に拡大、発展していく、やりがいのある領域を担っている部署です。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 SI事業に係るセキュリティソリューションエンジニアとして 各種セキュリティインフラやソリューションに関する提案、設計、 構築などの上流工程の担当を行っていただきます。 民間企業や文教・公共市場の顧客へ各種セキュリティインフラや ソリューションのプリセールス(提案・受注活動支援)や受注後の システム設計・構築などをご対応いただきます。 組織として求められることは多岐にわたりますが、応募者の方に 注力いただきたい領域については面接・面談等を通じて、 ご意向や得意領域の擦り合わせを行った上で検討させていただきます。 【ソリューション一覧　※一部抜粋】 IDaaS:Okta、GMOトラスト・ログイン、Microsoft Entra ID、Saviynt SASE:Zscaler、Prisma Access、Netskope、Cato エンドポイント・EDR:CrowdStrikeなど 脆弱性管理・OT:Tenable、TXOneなど バックアップ:Veeam、Wasabi

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社くすりの窓口

月間2,300万PVを超える薬局・ドラッグストア検索予約サイトや350万ダウンロードを突破した電子お薬手帳等、シェア1位の複数B向けプロダクトを横断的に担当するデータアナリストを募集します。KPIツリー設計やログ設計、ユーザーの行動ログなどのデータ集計、分析に向けた仮説立てからデータ検証等の分析業務と、得られた分析結果から企画立案までを担当していただきます。 さまざまな手法でビジネス課題の発見・データ戦略設計・定量定性両面での仮説検証を行い、サービスの課題解決を推進していただきます。 【具体的な業務内容】 Healthcare × Data の最前線で、事業を動かす分析ドリブンな意思決定を支援 当社では、月間1,000万人以上が利用する医療系メディア・サービス群(お薬手帳アプリ、薬局の検索・予約サイト、検診予約等)を展開しています。 データアナリストはその事業の中心で、プロダクト改善・ユーザー体験向上・営業戦略・広告運用など、幅広い領域で分析知見を活かし、経営と現場をつなぐハブとなる役割を担います。 ・データ分析に関する施策立案・プロジェクト推進 ・BI( Tableau )ツールによるデータの見える化(レポーティング・KPIダッシュボード作成) ・SQL/Python 等を用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備 ・顧客行動やCVRデータからの課題発見と改善提案 ・エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、社内へのナレッジシェア

Ｓｋｙ株式会社

■配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部　SI部 ■配属予定部署の特色・PR 業務系・Web系システム開発を行っている部署となります。最新のアーキテクチャを採用した開発が多く、業績は右肩上がりの成長をしています。それに伴い、技術者個人の成長も著しく、能力のある方には上流工程、リーダーというポジションで活躍いただきます。課題に対しては全員で取組み、日々改善していくことができる組織であり、情報共有をしっかりと行える環境作りにも注力しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 DX(デジタルトランスフォーメーション)の実現へと加速する市場において、対応スピードやコストを抑えた開発が求められています。 これを実現する一つの手段として、昨今、注目を集めているのは、「ローコードプラットフォーム」の活用です。 「ローコードプラットフォーム」では、従来のシステム開発と比較すると、その開発フェーズの比重がプログラミングからコンサルティングや上流設計へと変化してきています。 そのため、業務内容としては、「ローコードプラットフォーム」を用いたシステム開発導入をコンサルティング・上流設計からご対応いただきます。 下流工程において、プログラミング開発も一部必要になりますが、通常のシステム開発と比較すると少なくなります。 すでにご経験しているシステム開発のスキルを活かし、「ローコードプラットフォーム」における、コンサルティングや上流設計業務でご活躍いただき、今後拡大していくこの市場での価値を高めることが可能です。 ローコードプラットフォームエンジニアの主な業務 ・要望・要求事項を元にした業務フローの提案 ・業務フローに沿ったローコードプラットフォームの選定 ・ローコードプラットフォームを利用したシステム開発 ・エンドユーザー自身のローコードプラットフォーム開発を促進させるコンサルティング

Ｓｋｙ株式会社

※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 お客様のシステム開発プロジェクトにおいて、品質保証を担うエンジニアとしてご活躍いただきます。 単なるテスト実施の枠にとどまらず、 開発の初期段階から参画し、要件定義の妥当性レビューやプロジェクトに最適なテスト戦略・計画の策定を主導していただきます。 よりハイレベルなキャリアでは、 プロジェクト特性に合わせた品質保証計画の策定、 テストプロセスの標準化、および品質指標(KPI)の定義とモニタリングも行います。 開発の上流工程から早期に参画し、潜在的なリスクの洗い出しや 不具合を未然に防ぐための仕組みづくり(シフトレフト)を主導していただきます。 QAチームのマネジメントや育成、顧客および開発部門との折衝・調整など、 プロジェクトの品質責任者としての役割も担っていただくことがございます。 品質に対する最終的な責任を持つ立場として、 顧客の期待を超える高い信頼性と価値を備えたプロダクトを世に送り出し、 システムの安定稼働を技術で支える、非常にやりがいのあるポジションです。 組織全体の品質ガイドライン策定や、自動化やAIを駆使した先進的な品質保証手法の導入など、 全社的な品質向上戦略を推進できる環境であり、リーダーシップを発揮して顧客満足度の最大化に貢献していただきます。 具体的な案件例 ●官公庁向け 　　政府職員向け管理システムの品質管理チームの立ち上げおよび運営。 ●メーカー向け 　　基幹システム刷新プロジェクトに伴うシステムテスト、受入テスト、品質マネジメントチームの立ち上げおよび運営。

Ｓｋｙ株式会社

■配属予定部署 ICTソリューション事業本部　SI部 ■配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成AIの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成AIのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 ■仕事内容 DX(デジタル・トランスフォーメーション)が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。 この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成AIを活用するシステムを提案し、開発・構築します。 また、生成AIのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。 最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】 顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を 構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】 生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、 要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、 プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、 各種データを管理するデータベース設計、 ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】 データ分析基盤を構成する、データレイクや DWH（データウェアハウス）等のデータ設計、 データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた 画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築

パーソルキャリア株式会社

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験にマッチするポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの最新技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックやAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演や論文・資料作成 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、あるべき分析基盤の実現を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視・セキュリティ・ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

ClipLine株式会社

●データの統合と見える化を可能にするためのプラットフォームの開発 ●クライアントデータ分析におけるディレクション、運用 ●データ解析をもとにしたニーズ探索およびサービス企画デザイン

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 自治体ソリューション第二本部 東北北海道公共システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 公共システム事業部は官公庁、自治体、外郭団体等公共分野のお客様を、ITの側面から50年以上にわたって支援しております。 その中で、当部では北海道・東北エリアの自治体等公共分野のお客様の業務システムからDX関連システムの提案活動から設計・構築、運用・保守までをサポートしています。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 ・システム開発・構築プロジェクトのリーダーとして、プロジェクトをまとめる役割や、稼働後のシステム運用・保守フェーズも担当していただきます。 ・お客様の課題解決と革新的な価値創出のため、新しいサービス・ソリューション提案活動に積極的に参画していただきます。 システム開発・構築の上流から下流まで、幅広い経験を積むことができるチャンスが与えられます。 【職務詳細】 案件状況に応じて、以下の(1)(2)の職務を遂行していただきます。 (1)システム開発・構築・運用のリーダー、サブリーダー ①要件定義 ・機能/非機能要件をヒアリングし、要件定義書を取りまとめます。 ②設計・開発・テスト ・基本設計、詳細設計、運用設計などの各種設計書を取りまとめます。 ・開発/テスト計画を取りまとめ、策定した計画をもとに開発チームの進捗管理を行います。 ・設計・開発・テスト工程の成果物の品質評価を行います。 ③移行 ・データ移行について、データ移行設計・ツール開発・本番データ移行の取りまとめを行います。 ・現行システムから新システムへの移行設計～切替の取りまとめを行います。 ④運用・保守 ・システム稼働後の運用・保守の取りまとめを行います。 (2)自治体DX,新規ビジネス創出などの提案活動 ・顧客の課題・ニーズをヒアリング等により把握し、市場・技術動向を踏まえソリューションを創出・提案を行います。 【働く環境】 ①配属組織/チーム 人数規模は約25名です。年齢層は20代から50代までと幅広いです。 和気あいあいとした雰囲気の中で営業と一体となって、事業を推進しています。 ②働き方について 支社、顧客先のプロジェクトルームでの勤務を中心に、在宅勤務も可能です。 上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社GROWTH VERSE

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化プロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進 ・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

【具体的には】 ※以下プロジェクト例 ●市場と連動した自律的かつフレキシブルな生産を実現するため、最適な生産計画やグローバル集中制御を可能とするデジタルツイン技術の開発・導入 (想定業務) ・生産管理システム(ERP/PLM/MES/SCADA等)のデータ連携仕様(情報の送信から実績収集までの一連の流れ)を設計・検証 ・生産ラインの実績データを収集し混雑や待ち時間ボトルネックを分析し改善の提案 ・生産ライン流動シミュレーションを活用した生産計画の立案及び現場改善のトライアル ・現場メンバーと一緒にパイロット導入の準備・立会い、結果のふりかえり(効果の数値化) ●工場稼働の自律安定化を目指した、MES/SCADAシステムの開発、予兆保全技術および人作業保証技術の開発・導入 (想定業務) ・設備(PLC/センサ)・作業実績のデータ取り込み方針の標準化(頻度・粒度・項目・保存先) ・稼働実績データを使い、「止まりそう」の兆しを検知する簡易モデルの作成と運用 ・人作業のミス防止に向けた電子手順やチェックリスト、簡単な画像判定の導入とチューニング ●品質のリアルタイム調整やデジタル源流保証を通じて、品質を自律的に安定化させる品質管理技術の開発・導入 (想定業務) ・検査,計測データ連携の仕様構築と実装 ・検査,計測データと各工程情報を結びつけるトレーサビリティの方案開発 ・プロセス自動補正の制御ロジック設計 ●新機種開発リードタイムの大幅な短縮に向けた製造PLM、BOP/BOEの構築・導入、および製造CAE・シミュレーション技術の開発・導入 (想定業務) ・BOM(部品構成),BOE(設備情報), BOP(製造工程)構築のためのデータ構造設計 ・製造要件を設計に早期反映するための要件管理システムの構築(要件階層化、トレサビリティ) ・工場一本分の工程をデジタル上再現し、品質・効率・コストを最適化するシミュレーション技術開発 ・クルマ一台分の品質を再現し最適化する製造CAE技術の開発 ・シミュレーションを高速化するための、モデル軽量化・自動化・AI予測技術の開発 ※国内および海外事業所への異動の可能性があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【使用ツール例】 アプリ:ORACLE Databese、CATIA、PSR、PlantSimulation、TCM、ANSA、3DCS、Visual Assembly、Jstamp 等 開発言語:python、SQL(DML/DDL/DCL)、C#、java、R 等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた ・車外通信システムの開発 ・ローカルダイナミックマップ活用した自車位置推定技術の開発　 ・車両プローブ情報を活用した大量データ解析と運転支援活用 ・ADAS map/HD mapを活用した運転支援・自動運転用 車載地図情報ユニットの機能設計 ・車両コントロールユニットへの各種情報提供機能開発 ・車載センサーシステムを活用した自動地図生成の研究・開発 ・高精度測位システム、ロケータ開発 ・地図更新等のバックエンドシステム(クラウドサーバ)の開発(アーキテクチャ設計・要件定義) ・運用及びバックエンドシステムとの通信機能の開発 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】　 ●言語:R, Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch) ●AWS: Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 全体方針の検討/策定 タスク・スケジュール管理 稼働/コスト管理 進捗管理 品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <上記以外の主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ● クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ● 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ● データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ● その他 : Google Analytics、SQL、Python、R 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

株式会社分析屋

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ②エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

株式会社本田技術研究所

●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ●テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ●コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ●食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ●小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 *【使用ツール・開発環境】* ・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

株式会社ジール

業務内容 ●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただく想定です。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ジール

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ジール

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)と呼ばれるシステムの導入から実行支援までを行っています。 またクラウドを含むデータ基盤全体のDX構想から実施します。 ●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

エンタープライズモダナイゼーション部(EM)におけるデータサイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。 など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 ●データサイエンティスト 航空系クライアント向けにデータ分析を行うデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 業界特有のデータ特性を理解し、分析結果をビジネス価値へと転換します。 ・航空関連データの分析・可視化・インサイト抽出 ・予測モデル、最適化アルゴリズムの設計・実装 ・クライアントへのレポーティング・提案活動 ・日本語・英語でのステークホルダーとのコミュニケーション ●選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

Trust株式会社（トラスト）

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

Trust株式会社（トラスト）

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり